二叉树、平衡二叉树、红黑树、B树、B+树

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C# 链表二叉树平衡二叉树红黑树 B-Tree B+Tree 索引实现

链表=>二叉树=>平衡二叉树=>红黑树=>B-Tree=>B+Tree 1.链表链表结构是由许多节点构成的,每个节点都包含两部分: 数据部分:保存该节点的实际数据. 地址部分:保存的是下一个节点的地址. 链表的特点: 结点在存储器中的位置是任意的,即逻辑上相邻的数据元素在物理上不一定相邻访问时只能通过头指针进入链表,并通过每个结点的指针域向后扫描其余结点,所以寻找第一个结点和最后一个结点所花费的时间不等链表的优点: 数据元素的个数可以自由扩充 .插入.删除等操作不…

吐血整理：二叉树、红黑树、B&B+树超齐全，快速搞定数据结构

前言没有必要过度关注本文中二叉树的增删改导致的结构改变,规则操作什么的了解一下就好,看不下去就跳过,本文过多的XX树操作图片纯粹是为了作为规则记录,该文章主要目的是增强下个人对各种常用XX树的设计及缘由的了解,也从中了解到常用的实现案例使用XX树实现的原因. 数据在计算机中的存储结构主要为顺序存储结构.链式存储结构.索引存储结构.散列存储结构,其中链式存储结构最常见的示例是链表与树,链式存储结构主要有以下特点: 优点:逻辑相邻的节点物理上不必相邻,插入.删除灵活,只需改变节点中的指针指向缺点…

二叉树、红黑树、伸展树、B树、B+树

好多树啊,程序猿砍树记,吼吼. 许多程序要解决的关键问题是:快速定位特定排序项的能力. 第一类:散列第二类:字符串查找第三类:树算法树算法可以在辅助存储器中存储大量的数据. 二叉树.红黑树和伸展树主要适用于内存中的工作而B树打算用于辅助存储器,比如硬盘. 二叉树二叉树是最简单的树算法,但是构成了其他树算法的基础. 二叉树至少包含三个数据项: 两个指向其他节点的指针以及一些用户数据. 二叉树的根是没有父节点的节点. 任何给定节点的高度或深度是将其与根节点隔开的节点数. 二叉树除了拓扑结构…

二叉树，红黑树，B+树

在实际使用时会根据链表和有序数组等数据结构的不同优势进行选择.有序数组的优势在于二分查找,链表的优势在于数据项的插入和数据项的删除.但是在有序数组中插入数据就会很慢,同样在链表中查找数据项效率就很低.综合以上情况,二叉树可以利用链表和有序数组的优势,同时可以合并有序数组和链表的优势,二叉树也是一种常用的数据结构. 有序二叉树天然具有对数查找效率:二叉树天然具有链表特征. 与哈希表比较具有天然排序优势. Oracle索引是B- 树 Mysql是B+树什么是B树(B-树)? 写在开头:B-树,就…

浅谈算法和数据结构: 七二叉查找树八平衡查找树之2-3树九平衡查找树之红黑树十平衡查找树之B树

http://www.cnblogs.com/yangecnu/p/Introduce-Binary-Search-Tree.html 前文介绍了符号表的两种实现,无序链表和有序数组,无序链表在插入的时候具有较高的灵活性,而有序数组在查找时具有较高的效率,本文介绍的二叉查找树(Binary Search Tree,BST)这一数据结构综合了以上两种数据结构的优点. 二叉查找树具有很高的灵活性,对其优化可以生成平衡二叉树,红黑树等高效的查找和插入数据结构,后文会一一介绍. 一定义二叉查找树(B…

[BinaryTree] AVL树、红黑树、B/B+树和Trie树的比较

转自:AVL树.红黑树.B/B+树和Trie树的比较 AVL树最早的平衡二叉树之一.AVL是一种高度平衡的二叉树,所以通常的结果是,维护这种高度平衡所付出的代价比从中获得的效率收益还大,故而实际的应用不多,更多的地方是用追求局部而不是非常严格整体平衡的红黑树.当然,如果场景中对插入删除不频繁,只是对查找特别有要求,AVL还是优于红黑的. 使用场景:Windows对进程地址空间的管理用到了AVL树. 红黑树平衡二叉树,通过对任何一条从根到叶子的简单路径上各个节点的颜色进行约束,确保没有一条路…

为什么HashMap使用红黑树而不使用AVL树

为什么HashMap使用红黑树而不使用AVL树? 红黑树适用于大量插入和删除:因为它是非严格的平衡树:只要从根节点到叶子节点的最长路径不超过最短路径的2倍,就不用进行平衡调节 AVL 树是严格的平衡树,上述的最短路径与最长路径的差不能超过 1,AVL 允许的差值小:在进行大量插入和删除操作时,会频繁地进行平衡调整,严重降低效率: 红黑树虽然不是严格的平衡树,但是其依旧是平衡树:查找效率是 O(logn): AVL也是 O(logn): 红黑树舍去了严格的平衡,使其插入,删除,查找的效率稳定在 O…